သင်္ချာသည် လှပပြီး စိတ်လှုပ်ရှားဖွယ်ရာ ပညာရပ်တစ်ခုဖြစ်သော်လည်း ၎င်း၏ အလှကို ဆုပ်ကိုင်နိုင်ရန် ခြေလှမ်းတစ်လှမ်းချင်း သွားရပါမည်။ တစ်ပြိုင်နက်တည်း လျှောက်လို့မရပါဘူး။ ဤအကူးအပြောင်း အဆင့်ဆင့်ကို ဖြေလျှော့ရန် ဖော်မြူလာများနှင့် နည်းလမ်းများစွာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

PCA နှင့် ICA တို့သည် တိကျသောအခြေခံဖြင့် ဒေတာအတွဲတစ်ခုကို ပိုင်းခြားရန် အသုံးပြုသည့်နည်းလမ်းနှစ်ခုဖြစ်သည်။ နည်းပညာနှစ်ခုစလုံးသည် အသစ်များရရှိရန် အရင်းအမြစ်များကို တစ်ပြေးညီဖြင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ၎င်းတို့နှစ်ခုလုံးသည် အလွန်တူညီသော်လည်း တစ်ခုနှင့်တစ်ခု အလွန်ကွာခြားပါသည်။

နည်းပညာနှစ်ခုကြား လက်တွေ့အကျဆုံး ကွာခြားချက်မှာ PCA သည် သင့်ဒေတာ၏ အဆင့်လျှော့ချထားသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ရှာဖွေရန်အတွက် အသုံးဝင်သောကြောင့်ဖြစ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင် ICA သည် သင့်ဒေတာ၏ သီးခြားအစိတ်အပိုင်းခွဲများကို ရှာဖွေရန်ဖြစ်သည်။

လူ၏အသုံးအနှုန်းအရ PCA သည် ဒေတာကိုချုံ့ပြီး ICA က ၎င်းကိုခွဲခြားထားသည်။

ဤနည်းပညာများအကြောင်း ပိုမိုသိရှိလိုပါက အဆုံးထိဖတ်ပါ။

PCA နှင့် ICA နည်းစနစ်များကို စမ်းသပ်ခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အသုံးပြုပါသည်။

PCA ဆိုသည်မှာ အဘယ်နည်း။

PCA သို့မဟုတ် Principal Component Analysis သည် ကြီးမားသော ဒေတာအတွဲများ၏ အတိုင်းအတာများကို သေးငယ်သွားစေရန်နှင့် လိုအပ်သော အချက်အလက်အားလုံးကို နဂိုအတိုင်း ထိန်းသိမ်းထားခြင်းဖြင့် ကြီးမားသောဒေတာအတွဲများ၏ အတိုင်းအတာများကို လျှော့ချရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် လျှော့ချရေးနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဒေတာအစုံ၏အရွယ်အစားကို လျှော့ချလိုက်သောအခါတွင် သင်သည် တိကျမှုကို စွန့်လွတ်နိုင်သော်လည်း၊ အတိုင်းအတာ လျှော့ချခြင်းသည် ရိုးရှင်းမှုအတွက် တိကျမှုကို စွန့်ပယ်ခြင်းပင်ဖြစ်သည်။

သင်ပိုမိုလွယ်ကူသော ဒေတာအတွဲများကို စူးစမ်းရှာဖွေနိုင်ပြီး မြင်ယောင်နိုင်သည်၊ စက်သင်ယူမှု algorithms သည် ဒေတာများကို ပိုမိုရရှိနိုင်ပြီး ပိုမိုမြန်ဆန်သောကြောင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပါသည်အနည်းငယ်သော ကိန်းရှင်များ ရှိပါသည်။

အနှစ်ချုပ်ရရန်၊ PCA သည် အချက်အလက်များကို တတ်နိုင်သမျှ ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ဒေတာအစုံရှိ ကိန်းရှင်အရေအတွက်ကို လျှော့ချရန် ရည်ရွယ်ပါသည်။

ICA ဆိုသည်မှာ ဘာလဲ?

Independent Component Analysis (ICA) သည် ကျပန်းပြောင်းလွဲမှုများ၊ တိုင်းတာမှုများနှင့် အချက်ပြမှုများ၏နောက်ကွယ်ရှိ လျှို့ဝှက်အချက်များအား ဖော်ထုတ်ပေးသည့် ကိန်းဂဏန်းဆိုင်ရာနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။

လွတ်လပ်သောအစိတ်အပိုင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာချက် (ICA) သည် ရောနှောထားသော အချက်ပြမှုကို ရယူပြီး သီးခြား အရင်းအမြစ်များအဖြစ် ခွဲခြားသည်။ ၎င်းကို ကော့တေးပါတီပြဿနာ သို့မဟုတ် မျက်မမြင်အရင်းအမြစ် ခွဲခြားခြင်းပြဿနာဟုလည်း ခေါ်နိုင်သည်။

သင် ကော့တေးပါတီတစ်ခုတွင် လူတိုင်းက မတူညီသောအရာများကို ပြောဆိုနေကြသော်လည်း သင့်ဦးနှောက်နှင့် နားများသည် သင်ကြားလိုသည့် အသံတစ်ခုတည်းကို ရှာဖွေဖော်ထုတ်နိုင်ဆဲဖြစ်သည်။

ထို့အတူ ICA သည် အချက်ပြမှုအားလုံးကို အရောအနှောမှ အမှီအခိုကင်းသော သတင်းတစ်ခုအဖြစ် ခွဲခြားရန် လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ICA နှင့် PCA အကြားကွာခြားချက်

ဤသည်မှာ PCA နှင့် PCA အကြား ခြားနားချက်စာရင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ သင့်အတွက် ICA။

• ICA သည် သင့်ဒေတာ၏ အမှီအခိုကင်းသော အစိတ်အပိုင်းခွဲများကို ရှာဖွေရန်အတွက် ကောင်းမွန်သော်လည်း PCA သည် သင့်အား အဆင့်လျှော့ချကိုယ်စားပြုမှုတစ်ခုရရှိစေသည်။
• PCA သည် ဒေတာကို ချုံ့ပြီး ICA က ၎င်းကို ခွဲခြားထားသည်။
• PCA တွင် အစိတ်အပိုင်းများသည် ပုံသဏ္ဍာန်ပုံပေါက်သည်။ ICA တွင်၊ သူတို့မဖြစ်နိုင်ပါ။ ICA တွင်၊ သင်သည် သီးခြားနေရာချထားသည့် အစိတ်အပိုင်းများကို ရှာဖွေနေပါသည်။
• PCA သည် input signal နှင့် principal components များ၏ ကွဲပြားမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသော်လည်း ICA သည် တွေ့ရှိသော အစိတ်အပိုင်းများကြားတွင် အပြန်အလှန်အချက်အလက်များကို လျှော့ချပေးပါသည်။
• PCAအထူးခြားဆုံးမှ အထူးခြားဆုံးအထိ အင်္ဂါရပ်များကို အဆင့်သတ်မှတ်သည်။ သို့သော်လည်း ICA တွင်၊ အစိတ်အပိုင်းများသည် မရှိမဖြစ်လိုအပ်ပြီး တူညီပါသည်။
• PCA သည် အလွန်အကျွံမဖြစ်အောင် အတိုင်းအတာများကို လျှော့ချပေးပါသည်။ 3>
• PCA သည် ကွဲပြားမှုများကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေရန် အာရုံစိုက်ထားသော်လည်း ICA သည် ကွဲလွဲမှုအပေါ် အာရုံစိုက်ထားခြင်းမဟုတ်ပါ ။

ဤသည်မှာ PCA နှင့် ICA ဆိုင်ရာ ပြည့်စုံသောဗီဒီယိုတစ်ခုဖြစ်သည်။

PCA VS ICA

မည်သည့်အချိန်တွင် ICA ကိုသုံးနိုင်သနည်း။

ICA သည် များစွာသော ကိန်းရှင်များစွာ၏ ကျယ်ပြောလှသော ဒေတာအစုံကို ကိုယ်တိုင်ဖွဲ့စည်းထားသော အစိတ်အပိုင်းများကို သေးငယ်သော အရေအတွက်အဖြစ်သို့ လျှော့ချရန် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဒေတာအတွဲတစ်ခုတွင် ကိန်းရှင်များစွာပါရှိသည်၊ ထို့ကြောင့် အမှီအခိုကင်းသော၊ အစိတ်အပိုင်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း (ICA) ကို ကိုယ်တိုင်စီစဉ်လုပ်ဆောင်နိုင်သော ကွန်ရက်များအဖြစ် နားလည်နိုင်စေရန် ၎င်းတို့ကို သေးငယ်သည့်အတိုင်းအတာအဖြစ် လျှော့ချရန် အသုံးပြုသည်။ ရုပ်ပိုင်းဆိုင်ရာမဟုတ်သောအချက်ပြမှုများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာရန် ICA ကိုသုံးနိုင်သည်။

၎င်း၏အပလီကေးရှင်းအချို့တွင် ပါ၀င်သည်;

• စတော့စျေးကွက်စျေးနှုန်းများကိုခန့်မှန်းပါ
• အာရုံကြောများ၏အလင်းပြန်ပုံရိပ်ဖော်ခြင်း
• မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်း
• နက္ခတ္တဗေဒနှင့် စကြာဝဠာဗေဒ
• မိုဘိုင်းလ်ဖုန်းဆက်သွယ်မှုများ

PCA ကို မည်သည့်အချိန်တွင် အသုံးပြုနိုင်သနည်း။

PCA သည် ရုပ်ပုံချုံ့ခြင်း၊ မျက်နှာမှတ်မိခြင်း နှင့် ကွန်ပျူတာအမြင် ဒိုမိန်းများတွင် အသုံးပြုသည့် အတိုင်းအတာလျှော့ချရေးနည်းပညာတစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်းသည် မည်သည့်အတိုင်းအတာကိုမဆို အတိုင်းအတာလျှော့ချရန်အတွက် အရေးကြီးဆုံးသော အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏မရှိမဖြစ်လိုအပ်သောအချက်များမဆုံးရှုံးစေဘဲဒေတာ။ အာရုံကြောသိပ္ပံမှသည် နယ်ပယ်အမျိုးမျိုးတွင် သင်အသုံးပြုနိုင်သည်။ပမာဏဘဏ္ဍာရေး။

၎င်း၏အပလီကေးရှင်းအချို့တွင်၊

• မျက်နှာအသိအမှတ်ပြုခြင်း
• ရုပ်ပုံဖိသိပ်မှု
• Spike triggered coariance analysis (Neurosciences)
• Bioinformatics
• ဒေတာတူးဖော်ခြင်း

PCA နှင့် ICA နည်းစနစ်များကို အသုံးပြုထားသော Neuro ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု။

ICA အစိတ်အပိုင်းများသည် ပုံသဏ္ဍာန်တူပါသလား။

ICA အစိတ်အပိုင်းများသည် ပုံသဏ္ဍာန်မဟုတ်၊ ၎င်း၏ဖြေရှင်းချက်တွင် ပိုမိုမြင့်မားသောစာရင်းအင်းများပါရှိသော ဆက်စပ်နေသောအသွင်ပြောင်းမှုများ။

PCA အစိတ်အပိုင်းများသည် အမှီအခိုကင်းပါသလား။

PCA ၏ အစိတ်အပိုင်းအားလုံးသည် စာရင်းအင်းအရ အမှီအခိုကင်းပါသည်။

PCA အစိတ်အပိုင်းများသည် ၎င်းတို့ကြားတွင် ထပ်နေသည့်အချက်အလက်များ မရှိပါ။ ၎င်း၏အစိတ်အပိုင်းများသည် အပြန်အလှန်ပုံသဏ္ဍန်ပုံဖြစ်ပြီး ဒုတိယအစီအစဥ်စာရင်းဇယားများ ပါဝင်ပါသည်။

PCA သည် Linear သို့မဟုတ် Linear မဟုတ်ပါသလား။

PCA သည် ပုံသဏ္ဍာန်မျဉ်းပြောင်းခြင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

၎င်းသည် ဒေတာများကို သြဒီနိတ်စနစ်အသစ်အဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသောကြောင့် သိသာထင်ရှားသောကွဲလွဲမှုမှာ ပထမသြဒိနိတ်ပေါ်တွင် တည်ရှိပြီး၊ ဒုတိယအကြီးဆုံးကွဲလွဲမှုဖြစ်သည်။ ဒုတိယ သြဒိနိတ်ပေါ်တွင် စသည်တို့ဖြစ်သည်။

Non-Linear ICA ဟူသည် အဘယ်နည်း။

တစ်ကြောင်းမဟုတ်သော ICA သည် ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ပေးသည့် ငုပ်လျှိုးနေသောကိန်းရှင်များကို ပြန်လည်ရယူနိုင်စွမ်းအပေါ် အာရုံစိုက်ထားပြီး၊ ကြီးကြပ်မှုမရှိဘဲ ကိုယ်စားပြုသင်ကြားခြင်း၏ အခြေခံအစိတ်အပိုင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။

ဒေတာကို အရန်ကိန်းရှင်များဖြင့် တိုးမြှင့်ထားသည်။ အချိန်အညွှန်း၊ အချိန်စီးရီးများ၏သမိုင်းကဲ့သို့၊ သို့မဟုတ် အခြားမည်သည့်အရာမဆို ရနိုင်ပါသည်။

တိကျသော တိုးမြှင့်ထားသော ဒေတာနှင့် ဒေတာတို့ကို ခွဲခြားခြင်းဖြင့် လိုင်းမဟုတ်သော ICA ကို လေ့လာနိုင်သည်။စနစ်ကျသော အရန်ကိန်းရှင်။ ထောက်ပံ့ပို့ဆောင်ရေးဆုတ်ယုတ်မှုမှတဆင့်၊ မူဘောင်ကို အယ်လဂိုရီသမ်ဖြင့် အကောင်အထည်ဖေါ်နိုင်သည်။

အဘယ်ကြောင့် ICA မဟုတ်သော Gaussian ဖြစ်သနည်း။

ICA ၏ အဓိကသော့ချက်မှာ ငုပ်လျှိုးနေသောအချက်များသည် Gaussian မဟုတ်ဟု ယူဆပါသည်။

ICA သည် ပုံမှန်အခြေအနေမှ သွေဖည်သွားခြင်းကြောင့် Gaussian အချက်နှစ်ချက်ကို ခွဲခြားမည်မဟုတ်ပါ။ . Gaussian variable နှစ်ခုအား ပေးထားသော၊ စက်ဝိုင်းပုံတွဲဖက်ဖြစ်နိုင်ခြေအတွက် အဖြေတစ်ခုတည်းမရှိပါ။

ဘယ်တစ်ခုက ပိုကောင်းလဲ။ ICA သို့မဟုတ် PCA

နှစ်ခုလုံးသည် ၎င်းတို့၏ ရှုထောင့်နှင့် အသုံးပြုမှုတွင် ပိုကောင်းပါသည်။

PCA သည် သင့်ဒေတာ၏ အဆင့်လျှော့ချထားသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ရှာဖွေခြင်းနှင့် သီးခြားလွတ်လပ်သော အခွဲများကို ရှာဖွေရန်အတွက် ICA သည် အရေးပါပါသည်။ - သင့်ဒေတာ၏အစိတ်အပိုင်းများ။ လူပြိန်း၏အသုံးအနှုန်းအရ PCA သည် data ကိုချုံ့ပြီး ICA က၎င်းကိုခွဲခြားသည်။ ထို့ကြောင့် နှစ်ခုစလုံးသည် အသုံးဝင်ပါသည်။

နောက်ဆုံး အတွေးများ

ICA နှင့် PCA တို့သည် python ပြဿနာများကို ဖြေရှင်းရာတွင် အသုံးပြုသည့် နည်းပညာများဖြစ်သည် – နှစ်ခုလုံးသည် တူညီသောမူများကို လုပ်ဆောင်သော်လည်း မတူညီသောလုပ်ဆောင်ချက်များကို လုပ်ဆောင်ပါသည်။

ICA သည် သင့်ဒေတာ၏ အမှီအခိုကင်းသော ဒြပ်စင်ခွဲများကို ရှာဖွေရာတွင် ကူညီပေးပြီး ၎င်းတို့ကို ခွဲခြားထားသည်။ ထို့အပြင်၊ ICA သည် တွေ့ရှိသော အစိတ်အပိုင်းများကြားတွင် အပြန်အလှန်အချက်အလက်များကို လျှော့ချပေးပြီး သီးခြားနေရာချထားသော အစိတ်အပိုင်းများကို ပေးပါသည်။

သို့သော် PCA သည် ဒေတာကို ချုံ့ပေးပြီး input signal ၏ကွဲလွဲမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသော input signal ၏ကွဲပြားမှုကို အမြင့်ဆုံးဖြစ်စေသည့် အချိုးအစားလျှော့ချထားသော ကိုယ်စားပြုမှုကို ရရှိစေသည် အဓိကအစိတ်အပိုင်းများနှင့်အတူ။

ဆက်စပ်ဆောင်းပါးများ

ဤဆောင်းပါး၏ ဝဘ်ဇာတ်လမ်းဗားရှင်းကို ဤနေရာတွင် တွေ့နိုင်ပါသည်။